با استفاده از collections.ChainMap در پایتون یک تابع بنویسید که پارامترهای پیش‌فرض حل‌کننده عددی (مثل اندازه ماتریس، بذر تصادفی، نوع عملیات: 'solve' یا 'inv') را با پارامترهای ورودی کاربر ترکیب کند و سپس با numpy یک ماتریس تصادفی متقارن مثبت‌تعریف بسازد و بر اساس پارامتر ترکیب‌شده یا دستگاه خطی Ax = b را حل کند یا معکوس ماتریس را محاسبه کند، به‌طوری‌که پارامترهای کاربر اولویت داشته باشند.

نکته کلیدی این پیاده‌سازی استفاده از ChainMap برای اولویت‌بندی پارامترهاست: پارامترهای کاربر بالای دیکشنری پیش‌فرض قرار می‌گیرند. برای داشتن یک دیکشنری مستقل که بتوان به عنوان kwargs فرستاد، از dict(ChainMap(user_params, default_params)) استفاده کنید چون ChainMap کپی نمی‌کند و مدیریت تنظیمات را مفید می‌کند. برای ساخت ماتریس A از M تصادفی استفاده کنید و A = M @ M.T + n * np.eye(M.shape[0]) بنویسید تا SPD تضمین شود و سپس با numpy.linalg.solve دستگاه Ax=b را حل کنید یا در صورت نیاز معکوس را با numpy.linalg.inv محاسبه کنید. اگر در محیط‌های HPC به کاهش کپی‌ها نیاز دارید، ChainMap مناسب است اما تغییر دائمی پارامترها را با به‌روزآوری دیکشنری اصلی یا استفاده از dict خروجی انجام دهید.